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      4.55億美金!中國具身智能最大單筆融資誕生,高瓴紅杉聯手押注

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      Jay 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      近日,中國具身智能史上最高單輪融資紀錄,誕生了。

      4月16日,成立僅一年的它石智航,宣布完成Pre-A輪融資,金額4.55億美金



      一年前,它石斬獲了行業最大天使輪融資的標簽;

      一年后,這家公司的Pre-A輪,刷新中國具身最高單輪融資。

      更引人矚目的,是此次堪稱頂配的投資方陣容:

      高瓴創投,與紅杉中國本次聯合領投它石智航。

      與此同時,美團戰投重額加注并繼續領投,北京機器人產業發展投資基金、上海國投先導等國資聯合入局……

      共20余家機構,橫跨財務、戰略、產業、國資四大維度。

      而且據了解,這個投資方陣容完全是它石主動設計的結果

      因為技術已經交卷了,它石很清楚自己想要什么,只有那些有長期價值、有明確產業訴求、賦能清晰的投資方,才能上桌。

      30億,怎么花?

      據悉,主要投往兩個方向:大腦和人才。

      大腦方面,它石的戰略重心在預訓練,這部分算力消耗極大。

      人才方面,它石將持續推進「TARS STAR」全球頂尖人才引進計劃,提供行業TOP級待遇

      用它石自己的話說就是:

      已經準備好「有格局地用大錢」了。



      這是家有能力、有野心、有潛力不斷「創紀錄」的公司。

      豪華的創始人團隊,技術斬獲吉尼斯,全球首個能干活的具身大模型,全球首創「以人為中心」的數采范式……

      如今,潛心鉆研具身大腦一年有余的它石智航,用最大單輪融資額,又一次刷新了紀錄。

      在兩輪融資和技術首次交卷后,它石已經不僅僅是穩坐具身智能第一梯隊——

      更是國產具身大腦賽道的頭號玩家。

      沒有大腦的本體,就只是一具軀殼

      具身智能正在經歷一場劇變。

      過去兩年,行業熱鬧非凡。市場的喜好出奇統一,只要哪家公司的機器人能上臺翻個跟頭、跳段舞,展臺瞬間就會被圍得水泄不通。

      包括春晚也是一群機器人在上面熱熱鬧鬧地跳舞。

      本體形態是否酷炫、關節是否靈活、運控是否流暢……這些最「前端」的指標,搶走了所有聚光燈。

      然而,自去年年中開始,一個更尖銳的問題開始反復出現:

      機器人到底啥時候能進廠干活??到底有什么價值?

      風向,開始不可逆地轉變了。

      到了今年年初,這股「務實主義」的風,同樣刮到了資本市場的最前沿。

      相比本體和小腦,以Skild AI、Sunday、Generalist等一批專攻智能上限的大腦玩家,開始成為新的資本寵兒。

      資本市場的嗅覺永遠是最靈敏的。

      當頂級基金集體掉頭轉向,便釋放了一個清晰的信號:單純或重點比拼本體硬件和底層運動控制(小腦)的競賽,或許已經基本結束了。

      下半場的勝負手,是大腦。

      而這個大腦要解決的,正是具身智能必須跨越的下一個階段——

      真干活,而不是披著干活外衣的表演。

      這同樣也是它石對其大腦的期許:能干活的具身通用大模型,

      那么,它石的大腦,到底長什么樣?

      答案是:AWE 3.0,全稱AI World Engine,即「AI世界引擎」。



      是的,不是VLA,也不是3D資產生成模型。

      這是一個從底層架構就統一了感知、決策與行動的原生具身大模型,并搭配了全球首個視觸覺世界模型OmniVTA

      視覺、語言、動作,三種模態天然對齊,訓練時可以在任意模態之間互相轉換——

      「視覺」到「視覺」就是視頻預測,「視覺-語言」到「動作」就是端到端,「視覺-語言」到「視覺-動作」就是世界模型。

      更直觀一點來說,這個模型擁有一項叫Faliure Recovery(自我糾錯)的能力。

      面對柔性操作中層出不窮的突發狀況,模型不再簡單模仿動作軌跡,而是在隱空間里持續推演未來的多種可能,再據此做出決策。

      當插接的力度或角度出現異常,機器人會主動把線拔出來,換個角度再試一次。

      正如人類的做法一樣。

      對于真實工業場景而言,這是一個象征著應用成熟度的關鍵信號:

      「機器人會反思了」。

      這大概是2026年具身大腦浮出水面后,為行業送上的第一份厚禮。

      更關鍵的是,這一切的實現沒有用到一秒鐘的遙操數據。

      長期以來,關于具身訓練數據,行業有個共識:遙操數據精度最高 。

      它石卻覺得,這個結論完全站不住腳。

      遙操作根本干不了亞毫米級的事。

      在此前與量子位的對話中,它石首席科學家丁文超直言,在對精度有極高要求的場景下,人工遙操過程中的猶豫、抖動,反而會變成訓練數據中的「噪聲」。

      這也是它石反復強調Human-centric的真正原因。

      線束這個場景實在太恐怖了。孔位極窄,容錯性非常低。

      但人能完成這個任務。

      雖然不能百分百零偏差,但人的糾錯能力極強,所以可以在操作中感受阻力并據此迅速調整角度和力度。

      從第一性原理出發,丁文超指出,想要習得這種局部微調的能力,唯一的方式就是從真人身上采集數據。

      如今,這個想法已完全落地,并且凝練成一整套以人為本的數據采集套件——SenseHub



      僅需一雙輕便的數采手套,加上一枚第一視角攝像頭,佩戴即開工。勞動者在日常作業中,便能順手完成數據采集。

      回過頭來看它石的布局,邏輯就非常清晰了:

      數據-本體-模型全棧自研,不是為了生態,而是遵循「第一性原理」設計出來的。

      在行業蠻荒期,技術路線尚未收斂,既無標桿案例,亦無成熟的橫向分工。

      而產業的每個變量又都會直接影響大腦能力。

      所以必須有一定程度的完美主義,全棧自研,抓緊每個細節。

      這是從第一性原理推導出的必然。

      全棧大腦這個概念,最有魅力的地方也在于此。

      做大腦的每家公司都在圍繞自身的哲學思考,從數據-本體-模型三個維度全線出發,將各自的信念極致化。

      這注定是一場極為精彩,同時也極為殘酷的淘汰賽。

      吉尼斯紀錄背后,是落地的領先

      具身大腦這條賽道上,所有玩家,無論從哪條路徑出發,最終都會不可避免地交叉在一起。

      因為這場比賽,大家都是奔著泛化去的。

      真實世界是混沌且極度復雜的。如果一個機器人只能像復讀機一樣執行預設的單一腳本,那它與傳統自動化產線上的機械臂并無本質區別。

      LLM讓人興奮的原因正是如此,我們第一次擁有了具備泛化可能的智能。

      雖然它在特定單一任務上可能不如硬編碼的腳本極致,但真實世界中那些無法用腳本邏輯描述的種種長尾任務,必須依靠智能的「涌現」來解決。

      但這也意味著——贏家通吃

      具身智能之所以被視為下一個萬億級賽道,其核心前提正是泛化能力、跨場景復制能力以及成本可控的規模化能力。

      而它石智航從成立的第一天起,所有的戰略重心都在為這個前提做準備,所以他們選擇了線束。

      線束裝配,工業自動化界的「哥德巴赫猜想」。長程操作、柔性操作、亞毫米精度,「不可能三角」全部集齊于此……堪稱「地獄」級別的工廠場景。

      它石選擇這個高價值x高難度場景作為交卷的技術,本身就極具深意。

      大多數具身智能公司在選擇落地場景時,往往會遵循「易落地、快見效」的路徑,比如疊毛巾、搬箱子、擺貨架。

      這些任務實打實存在著海量需求,同時對精度的要求也沒那么恐怖。

      但它石,偏要反其道而行之。要打,就打最難的仗。

      對此,丁文超曾表示:

      沒有Plan B。

      畢竟,如果連最柔軟、最易變形的線束都能實現精準裝配,那么工廠里其他那些常規裝配任務,則無異于降維打擊。

      而事實證明,它石不僅做到了,更是直接把這個場景徹底「打爆」——

      1小時內,完成百余次亞毫米級柔性線束完整裝配任務,一舉刷新吉尼斯世界紀錄。



      甚至,還在高速裝配的過程中,保證了擬人的「觀賞性」。

      在它石發起的業內首個「機器人柔性操作圖靈測試」,超過50%的投票者竟然分不清:究竟哪個是機器人



      其中,Human-centric的重要性不言而喻。

      這種數據采集方式,天然具備全場景覆蓋的基因。因為它捕捉的是人在真實環境中的工作流,不再受限于特定硬件或封閉的數采中心。

      這意味著,AWE 3.0從誕生之初,便是具備跨場景遷移潛力的。

      在它石看來,模型層的過擬合只是技術瑕疵,但方法論的過擬合是致命的。

      因此,從成立第一天開始,它石就拒絕了走捷徑,全力押注Human-centric這條路。

      一年過去,它石曾經許諾的BP現在正一一化為現實,并且他們仍然在堅持最初的理念。

      在AI這個技術日新月異的賽道,敢于「不變」,或許比「求變」需要更大的定力。

      如今,這份對初心的堅守終于迎來了回響。它石智航憑借線束場景一戰成名。

      但事實上,聚光燈之外,它石智航從創立之初便同步啟動了工廠、物流、倉儲、洗衣房、酒店等多場景的數據采集。

      從一開始,它石就是奔著泛化去的。

      目前,它石已手握超十萬小時Human-centric數據,并正式發起「具身數據星火計劃」,并邀請生態伙伴共建產業級數據共享生態,直指1億小時級別的數據共享。

      而基于這些可遷移的訓練數據,它石內部已有多個落地場景在并發推進,蓄勢待發。

      一顆足夠優秀的大腦,能夠填平從工業到家庭的泛化鴻溝。

      這,正是具身智能從實驗室走向千行百業的關鍵。

      資本下半場風向標:大腦強,則具身強

      具身智能,正在從「百花齊放」的喧囂,走向百川歸海。

      踏入2026年,資本不再普降甘霖,而是開始精準滴灌。

      而滴灌的靶心,正是全棧布局、大腦為核的公司——這個糧草先行、兵家必爭的戰略高地。

      沒有大腦的本體公司,本質上是一具精致的軀殼,只能等待別人來注入靈魂,上限從一開始就被鎖死了

      而不做本體的純算法團隊,無法打通數據反饋的商業閉環,最終就會淪為技術外包商

      在殘酷的淘汰賽里,技術收斂后,市場只會需要第一名。

      這也是垂直整合在這個行業早期的必要性所在。想把技術做到極致,唯一的解法,只有把變量全部握在自己手里。

      核心零部件和硬件供應鏈固然會有專業化分工,但整個產業的定價權與標準制定權,必將向擁有「最強大腦」的全棧企業高度集中。

      贏家,一定是全棧大腦公司。

      高瓴與紅杉的聯手押注,正是對這一終局判斷最有力的印證。

      對于長期主義機構而言,不怕投得晚,但一旦押注,就說明對其已經有了篤定的未來畫像。

      這也是兩家頂級機構經歷了對它石超過一年的跟蹤深度調研后,最終決定聯合出手的原因。

      因為具身大腦,就是那個正在逐漸收斂的確定性。

      而在這條新賽道上,它石無疑是當下最具競爭力的頭號玩家之一。

      4.55億美金,是資本對這個終局判斷的搶先投票。

      在下半場,全棧大腦會成為具身智能下一階段競賽的勝負手。

      槍響了。

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